K-means, k-medoids ve bulanık c-means algoritmalarının uygulamalı olarak performanslarının tespiti

Basit Öğe Kaydı
dc.authoridTR5913en_US
dc.contributor.authorIşık, Meltem
dc.contributor.authorÇamurcu, Ali Yılmaz
dc.date.accessioned2014-08-21T14:49:29Z
dc.date.available2014-08-21T14:49:29Z
dc.date.issued2007en_US
dc.departmentİstanbul Ticaret Üniversitesien_US
dc.description.abstractKümeleme algoritmalarından bölünmeli kümeleme tekniği, nesneleri giriş parametre sayısı kadar kümeye bölmektedir. Bölünmeli kümeleme algoritmaları, merkez tabanlı kümeleri tespit etmede başarılıdır. Bu çalışmada, başlıca bölünmeli kümeleme algoritmalarından k-means, k-medoids ve bulanık c-means algoritmalarının kümeleme yetenekleri ve performansları karşılaştırılmıştır. Literatürde yer alan sentetik veri setleri kullanılmıştır.en_US
dc.description.abstractPartition based clustering algorithms divideobjects to the clusters according to the given input parameter. Partition based clustering algorithms are succesful to find center based clusters. In this study, partition based clustering algorithms such as k-means, k-medoids and fuzzy c-means algorithms are compared according to their clustering abilities and performances. Syntetic data sets existingin literature are used in the experiments.en_US
dc.identifier.endpage45en_US
dc.identifier.issn1303-5495
dc.identifier.issue13en_US
dc.identifier.startpage105en_US
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/11467/345
dc.identifier.volume6en_US
dc.language.isotren_US
dc.publisherİstanbul Ticaret Üniversitesien_US
dc.relation.ispartofİstanbul Ticaret Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisien_US
dc.relation.publicationcategoryMakale - Ulusal Hakemli Dergi - Başka Kurum Yazarıen_US
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessen_US
dc.subjectBulanık C-Meansen_US
dc.subjectBölünmeli Kümelemeen_US
dc.subjectK-Means
dc.subjectK-Medoids
dc.subjectKümeleme
dc.subjectClustering
dc.subjectFuzzy C-Means
dc.subjectK-Means
dc.subjectK-Medoids
dc.subjectPartition Based Clustering
dc.titleK-means, k-medoids ve bulanık c-means algoritmalarının uygulamalı olarak performanslarının tespitien_US
dc.title.alternativeApplied performance determination of k-means, k-medoids and fuzzy c-means algorithmsen_US
dc.typeArticleen_US

Dosyalar

Orijinal paket
Listeleniyor 1 - 1 / 1
Küçük Resim
İsim:
M00176.pdf
Boyut:
359.08 KB
Biçim:
Adobe Portable Document Format
Açıklama:
Makale
İndir
Lisans paketi
Listeleniyor 1 - 1 / 1
Küçük Resim Yok
İsim:
license.txt
Boyut:
1.71 KB
Biçim:
Item-specific license agreed upon to submission
Açıklama:
İndir

Koleksiyon

İTÜFBD, Cilt 6, Sayı 11, Makale Koleksiyonu